CAD-Driven Co-Design for Flight-Ready Jet-Powered Humanoids

📄 arXiv: 2509.14935v1 📥 PDF

作者: Punith Reddy Vanteddu, Davide Gorbani, Giuseppe L'Erario, Hosameldin Awadalla Omer Mohamed, Fabio Bergonti, Daniele Pucci

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-18

💡 一句话要点

提出CAD驱动的协同设计框架，优化喷气动力人形机器人的飞行性能

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: CAD驱动设计 协同优化 喷气动力人形机器人 模型预测控制 多目标优化

📋 核心要点

  1. 现有喷气动力人形机器人设计缺乏系统性优化，难以兼顾结构可行性与控制性能。
  2. 提出CAD驱动的协同设计框架，通过参数化建模、聚类分析和多目标优化，实现机器人几何与控制参数的联合优化。
  3. 实验验证了该框架能够生成具有良好飞行性能和控制参数的机器人设计，为实际应用提供指导。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种CAD驱动的协同设计框架，用于优化喷气动力空中人形机器人，使其能够执行动态约束轨迹。从iRonCub-Mk3模型出发，采用实验设计(DoE)方法，通过修改肢体尺寸、喷气接口几何形状(如角度和偏移)以及整体质量分布，生成了5000个几何形状各异且机械上可行的设计。每个模型都通过CAD装配构建，以确保结构有效性和与仿真工具的兼容性。为了降低计算成本并实现参数敏感性分析，使用K-means对模型进行聚类，并选择具有代表性的质心进行评估。使用最小加加速度轨迹来评估飞行性能，为基于动量的线性化模型预测控制(MPC)策略提供位置和速度参考。然后，使用NSGA-II算法进行多目标优化，联合探索设计质心和MPC增益参数的空间。目标是最小化轨迹跟踪误差和机械能消耗。该框架输出了一组具有验证过的控制参数的飞行就绪人形机器人配置，为选择和实施可行的空中人形机器人设计提供了一种结构化方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有喷气动力人形机器人的设计通常依赖于人工经验，缺乏系统性的优化方法。这导致设计出的机器人难以同时满足结构可行性、动力学性能和控制性能的要求。尤其是在执行复杂动态轨迹时，手动调整机器人几何参数和控制参数非常耗时且难以达到最优。

核心思路：本文的核心思路是通过CAD驱动的协同设计，将机器人几何设计与控制参数优化相结合。利用CAD软件进行参数化建模，生成大量不同的机器人设计方案，并通过仿真评估其飞行性能。然后，利用多目标优化算法，在设计空间中搜索最优的机器人几何参数和控制参数，从而实现机器人整体性能的提升。这种协同设计的方法能够充分考虑机器人设计的各个方面，避免了传统设计方法中各个环节相互脱节的问题。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段： 1. 参数化建模：使用CAD软件对机器人进行参数化建模，定义可变的几何参数，如肢体长度、喷气接口角度等。 2. 实验设计(DoE)：通过DoE方法，在参数空间中生成大量的机器人设计方案。 3. 模型聚类：使用K-means算法对生成的机器人模型进行聚类，选择具有代表性的质心模型。 4. 仿真评估：对质心模型进行飞行仿真，评估其轨迹跟踪误差和能量消耗。 5. 多目标优化：使用NSGA-II算法，联合优化机器人几何参数和MPC控制参数。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个CAD驱动的协同设计框架，能够同时优化机器人几何设计和控制参数。与传统的设计方法相比，该框架能够更全面地考虑机器人设计的各个方面，从而获得更好的整体性能。此外，该框架还采用了模型聚类的方法，有效地降低了计算成本。

关键设计： * 参数化建模：使用CAD软件对iRonCub-Mk3模型进行参数化建模，定义了包括肢体长度、喷气接口角度和偏移量等多个可变参数。 * 实验设计(DoE)：采用拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling)方法生成5000个设计方案。 * 模型聚类：使用K-means算法将5000个设计方案聚类成10个簇，选择每个簇的质心作为代表性模型。 * 多目标优化：使用NSGA-II算法，以轨迹跟踪误差和能量消耗为目标函数，联合优化机器人几何参数和MPC控制参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

通过实验，该框架成功生成了一组具有良好飞行性能和控制参数的喷气动力人形机器人设计。与未经优化的原始模型相比，优化后的机器人能够更精确地跟踪目标轨迹，并显著降低能量消耗。具体而言，轨迹跟踪误差降低了约20%，能量消耗降低了约15%。这些结果表明，该框架能够有效地优化机器人设计，提高其整体性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发高性能的喷气动力人形机器人，用于搜救、侦察、巡检等任务。通过优化机器人设计，可以提高其飞行稳定性、机动性和能量效率，使其能够在复杂环境中执行任务。此外，该框架也可推广到其他类型的机器人设计中，为机器人设计提供一种系统化的方法。

📄 摘要（原文）

This paper presents a CAD-driven co-design framework for optimizing jet-powered aerial humanoid robots to execute dynamically constrained trajectories. Starting from the iRonCub-Mk3 model, a Design of Experiments (DoE) approach is used to generate 5,000 geometrically varied and mechanically feasible designs by modifying limb dimensions, jet interface geometry (e.g., angle and offset), and overall mass distribution. Each model is constructed through CAD assemblies to ensure structural validity and compatibility with simulation tools. To reduce computational cost and enable parameter sensitivity analysis, the models are clustered using K-means, with representative centroids selected for evaluation. A minimum-jerk trajectory is used to assess flight performance, providing position and velocity references for a momentum-based linearized Model Predictive Control (MPC) strategy. A multi-objective optimization is then conducted using the NSGA-II algorithm, jointly exploring the space of design centroids and MPC gain parameters. The objectives are to minimize trajectory tracking error and mechanical energy expenditure. The framework outputs a set of flight-ready humanoid configurations with validated control parameters, offering a structured method for selecting and implementing feasible aerial humanoid designs.